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- 분당차병원 암센터, 췌담도암 다학제 진료 1000례 달성
- [이데일리 이순용 기자]차의과학대학교 분당차병원(원장 김재화) 암센터는 2016년 췌담도암 다학제 진료를 시작해 국내 최초로 최단기간에 1000례를 달성했다. 분당차병원은 췌담도암을 이겨낸 환우들과 다학제 통합진료 1000례 기념식을 가졌다.분당차병원 암센터는 췌담도암 다학제 진료 경험을 토대로 환자 개인별 맞춤 치료로 완치 및 장기생존 사례가 늘면서 환자들의 입소문과 암환우 카페, 블로그 등을 통해 국내 최고의 암 다학제 치료병원으로 자리매김하고 있다.췌담도암 다학제 진료는 소화기내과(고광현, 권창일, 성민제 교수), 혈액종양내과(전홍재, 강버들, 천재경 교수), 외과(최성훈, 이승환, 강인천 교수), 방사선종양학과(신현수, 임정호 교수), 영상의학과(김대중 교수) 전문의로 구성된 진료팀이 한 자리에 모여 진단부터 수술, 항암 및 방사선, 면역항암, 신약 치료까지 최상의 치료법을 제시하는 방식으로 진행된다.췌담도암은 조기 진단이 어려울 뿐만 아니라 수술 또한 어려워 환자의 10~15%가 수술이 가능하다. 췌담도암 2기 이내 환자의 5년 생존율은 20~30%, 3기는 8%, 4기는 2%에 불과하다. 예후가 좋지 않은 췌담도암은 여러 분야의 치료법을 병행하는 다학제 진료로 수술이 어려운 환자들도 수술 가능한 병기로 전환이 가능하며, 완치율도 높일 수 있다.이번 다학제 1000례 행사에 참석한 장인애(여·58)씨는 “췌장암 진단을 받고 다학제 진료를 받기 시작하면서 모든 진료과 교수님들이 환자 입장에서 치료를 고민하고 걱정해주는 모습에 믿음이 갔다”고 말했다. 장 씨는 2016년 3월 췌장 꼬리(미부)암 2기로 로봇수술을 받고, 재발 방지를 위해 6개월 간 보조 예방항암치료를 마쳤다. 5년이 지난 현재 완치판정을 받고 정기 검진을 받으며 건강하게 지내고 있다.엄승렬(58)씨는 “처음 담도암 진단 받았을 때 고향에 계시는 부모님 생각에 어떻게라도 이겨내야겠다고 다짐했다. 2017년 2월 서울 대형병원에서 간문부 담도암 수술이 잘못되었을 때도 부모님 생각에 동생과 함께 주변 지인은 물론 암환우 카페 등을 통해 치료법을 찾았다”며 “치료가 어려운 말기 암환자들이 분당차병원 다학제진료로 건강을 되찾은 사례들을 보고 분당차병원 외과 최성훈 교수를 찾았다. 3개월 넘는 항암, 방사선 치료부터 수술까지 모든 의료진이 치료방법과 과정을 알기 쉽게 설명해주고 안심시켜줘서 희망을 갖고 치료받을 수 있었다”고 말했다. 엄 씨는 성공적으로 담관암 수술을 마치고, 조직검사에서도 암세포가 남아 있지 않은 것이 확인돼 정기 추적검사를 받으며 일상 생활을 하고 있다.엄승렬 씨의 동생 정렬(50)씨는 “황달 증상으로 찾은 동네병원에서 췌장암이 의심되니 큰 병원을 가보라는 의사 선생님 말을 듣고 2년 전 옆에서 형의 치료를 지켜봤기에 한 치의 망설임 없이 영월에서 분당차병원으로 왔다”며 “다학제 진료로 바로 수술할 수 있지만 혈관에 가까운 암 크기를 줄인 후 수술하는 것이 재발 위험성을 낮출 수 있다는 의료진들의 치료법을 믿고 따라 건강하게 일상으로 복귀해 직장생활을 하고 있다”고 전했다.고광현 분당차병원 암 다학제 진료위원장(소화기내과 교수)은 “우리병원은 암환자 치료의 새로운 기준을 세운다는 목표로 다학제 진료를 활발히 진행하고 있다. 특히, 지난 2020년 한 해 동안 췌담도암 다학제 진료 500례를 달성하는 등 국내 대학병원 최초로 환자 중심의 암 치료의 새로운 역사를 써내려가고 있다”며 “치료가 어려웠던 환자들이 항암, 방사선 치료로 암 크기가 줄면서 완치를 위한 수술로 이어지는 사례들이 늘어나고 있어 여러 진료과 의사들이 함께 진료하는 다학제 진료의 힘을 실감하고 있다”고 말했다. 이어 “췌담도암, 간암, 대장암 등 암성 질환뿐 아니라 난임, 비만, 선천성 기형 등 난치성 질환에 다학제 진료를 도입해 새로운 치료 프로토콜을 제시함으로써 고난도 중증질환 치료와 미래 의료를 선도해나가겠다”고 밝혔다.
- "편의점 도시락 좀 사다줘"…LG전자, 로봇 배달 서비스 확대
- [이데일리 신중섭 기자] LG전자(066570)는 GS리테일(007070)과 함께 ‘실내 로봇 배달 서비스’ 확대에 나선다.LG전자가 GS리테일과 함께 실내 로봇 배달 서비스를 확대한다. 서울 강남구 역삼동에 위치한 GS타워에서 ‘LG 클로이 서브봇(LG CLOi ServeBot)’이 고객에게 편의점 주문 물건을 전달하고 있다. (사진=LG전자)LG전자는 최근 서울 강남구 역삼동 GS타워 1층에 있는 GS25 편의점에서 ‘LG 클로이 서브봇(LG CLOi ServeBot)’을 이용해 건물 내 고객들에게 상품을 배송하는 로봇 배달 서비스를 시작했다고 4일 밝혔다.이는 지난해 말 강서구 LG사이언스파크 내에 있는 GS25에서 서비스를 시작한 이후 두 번째다. ‘LG 클로이 서브봇’은 GS타워 내에서 스스로 엘리베이터를 타고 층간을 오가며 입주 고객들에게 도시락, 샌드위치, 음료 등을 배달한다.예를 들어 GS타워 23층에 근무하는 고객이 카카오톡 모바일앱으로 GS25 상품을 골라 주문하면, 점포 근무자가 주문 제품을 로봇에 상품을 싣고 고객이 있는 층을 입력한다. 로봇은 스스로 이동하며 엘리베이터를 타고 해당 층에 도착, 고객에게 전화와 문자로 도착을 알린다.LG 클로이 서브봇(서랍형)은 가로, 세로, 높이가 각각 50cm, 50cm, 130cm이며, 3칸의 서랍에 실을 수 있는 무게는 최대 15kg이다. 배송 중 도난, 분실 등을 방지하기 위해 보안잠금장치가 있다. 또 관리자가 로봇관제시스템을 이용해 원격으로 로봇의 상태를 모니터링하고 배송 이력 등을 관리할 수 있다.LG전자와 GS리테일은 사람 간의 접촉을 줄일 수 있는 로봇배송 솔루션이 비대면 서비스를 늘리면서 바쁜 직장인들의 시간을 아껴주는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.노규찬 LG전자 로봇사업담당 상무는 “비대면 서비스 확대에 맞춰 고객에게 새로운 경험과 가치를 제공하는 것은 물론, 일상에 도움이 되는 로봇 서비스 솔루션을 지속 개발할 것”이라고 말했다.
- 복잡한 비자 검진 예약, ‘이것’으로 한번에
- [이데일리 이순용 기자]연세대학교 강남세브란스병원(병원장 송영구)이 비자(VISA)신체검사 예약부터 복잡한 세부사항 문의·답변까지 가능한 챗봇(채팅 로봇 프로그램) 서비스를 3일부터 본격 제공한다.365일, 24시간 제공되는 실시간 답변과 원스톱 간편 예약 및 조회·취소 기능을 탑재해 언텍트(Untact) 시대의 비대면 소통을 주도하며 고객 편의를 높일 예정이다.비자검진센터 챗봇은 검사 예약에서부터 국가별 검진 준비물 안내, 필요 서류, 오시는 길, 자주 찾는 질문(FAQ) 등 비자신체검사에 관련한 다양한 정보를 제공한다. 또한, 자연어 검색 서비스를 제공해 고객이 직접 채팅창에 궁금한 내용이나 단어를 입력하면 연관 정보를 바로 받을 수 있다. 통상 단기간 여행을 위한 비자 발급에는 신체검사까지 받을 필요가 없다. 하지만 해외 유학이나 이민 등의 특수 목적을 위한 비자 발급과정에서 일부 국가는 신청자 건강 증명 서류를 요구하며 국가마다 검사 종류나 서류가 달라 매우 복잡하고 까다롭다.비자신체검사 신청자는 국가별 검사 전 준비 서류와 주의사항, 진행 과정 등을 꼼꼼하게 챙겨야 하는데 챗봇 서비스를 이용하면 원하는 정보를 빠르고 정확하게 획득할 수 있다. 강남세브란스병원은 향후 헬스체크업(건강검진)과 일반 진료 예약까지 챗봇 서비스를 확대 적용하는 방안을 검토 중이다. 송영구 병원장은 “코로나19 대유행 이후 의료 영역에서도 언택트·모바일·비대면 서비스 영역이 더욱 중요해지고 있다. 앞으로도 의료소비자들이 안전하고 편리하게 의료 서비스를 받을 수 있는 환경 조성에 최선을 다하겠다”고 말했다.강남세브란스병원 비자검진센터 챗봇은 카카오톡을 기반으로 서비스되며 영미권 5개국(캐나다, 호주, 미국, 뉴질랜드, 영국)의 비자검진을 지원한다. 챗봇 이용은 카카오톡에서 ‘강남세브란스병원 비자검진센터’ 채널을 추가하면 된다.
- '언택트' 지친 소비자들…"가정의 달 선물은 만나서 주고파"
- [이데일리 함지현 기자]코로나19 장기화로 비대면에 지친 소비자들이 5월 가정의 달, 특히 어버이날 선물만큼은 ‘대면’을 원하는 것으로 나타났다. 실제 구매한 선물 종류들 역시 집에서 사용하기 좋은 상품뿐 아니라 야외 활동을 위한 용품도 함께 신장하면서 이전과 달라진 분위기를 방증했다.지난해 어버이날을 앞두고 서울 서초구 반포동 강남고속버스터미널 지하상가를 찾은 시민들이 부모님께 전달할 카네이션을 살펴보고 있다.(사진=방인권 기자)3일 관련업계에 따르면 티몬이 어버이날을 앞두고 고객 700명을 대상으로 설문조사를 실시한 결과 78%가 ‘선물을 직접 전달하겠다’고 답했다. 어버이날은 부모님께 고마움을 전하는 중요한 날이라는 인식이 큰 만큼 얼굴을 마주 보고 선물을 하고 싶어 하는 것으로 풀이된다. 더욱이 코로나19에 따른 사회적 거리두기로 명절에도 찾아 뵙지 못한 아쉬움도 일부 반영된 것으로 보인다.어버이날 직접 만나 전달하고 싶은 선물로 가장 많은 응답을 이끌어 낸 품목은 전체 중 64%가 선택한 ‘현금’이었다. 이어 홍삼 등 건강식품(14%), 패션 상품(7%), 건강가전(5%) 등의 순으로 조사됐다. 세대별로는 다소 차이가 있었는데, 10·20세대는 ‘직접 고른 선물’을, 3050세대는 ‘현금’을 선택했다. 가정의 달을 앞두고 실제 구매가 이뤄진 선물 품목은 실내와 실외에서 사용할 수 있는 상품들이 고르게 성장했다. 코로나19의 여파로 ‘언택트’만 주목받았던 지난해와 다소 달라진 모습이다.G마켓에서 지난 4월 19일부터 5월 2일까지 판매된 어린이날 선물 중 유아동 스포츠 의류는 66%, 전기자전거 51%, 유아동 신발·잡화 14% 신장했다. 집밖에 나서야 사용이 가능한 활동적인 용품 판매가 늘었다는 점이 눈에 띈다.여전히 코로나19가 이어지고 있는 상황인 만큼 장난감·완구(34%), 웨어러블·스마트기기(28%), 가정용 게임기(24%) 등 집에서 사용하는 제품도 성장세를 보였다.어버이날 선물도 마찬가지다. 같은 기간 여성 골프 의류는 48%, 남성 골프의류는 10% 더 팔리면서 본격적인 골프 시즌 야외 활동을 준비했다. 그런가 하면 식기세척기(21%), 의류 건조기(37%), 로봇청소기(8%) 등 가정에서 활용하기 좋은 가전 판매 역시 함께 늘었다. 업계 관계자는 “백신 접종이 시작되긴 했지만 여전히 코로나19가 이어지고 있어 안심하기 이른 상황이라 거리두기 지침은 지켜져야 할 것”이라면서도 “다만 소비자들이 오랜 거리두기에 지치고, 적응도 한 만큼 올해 가정의 달 선물은 다소 변화한 모습”이라고 말했다.
- [77]일본의 카이젠 vs.한국의 스마트팩토리
- 박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수[박정수 성균관대 스마트팩토리 융합학과 겸임교수] 나노 바이오 코스메디컬(nano-bio-cosmedical) 산업을 비롯해서 다양한 뉴노멀(new normal) 현상에 의해서 새롭게 나타나고 있는 융복합형 산업의 형태가 새로운 공급망(supply chain)을 포함한 생산 운영 및 시장 대응 전략으로 스마트 팩토리가 검토되고 있다. 데이터 관리 기술의 발전은 통계학 기반 뿐만 아니라 그 범주를 벗어나 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용한 데이터의 훈련과 강화 학습(RL)으로 지속적인 가치 제안을 기대하게 하고 있다. 인공지능의 강화 학습은 제조 현장의 근무자와 로봇을 포함한 각종 장비의 행동을 학습하기 위해 인간이 할 수 있는 것을 대체 활용하는 분야에서의 기대를 받고 있다. 강화 학습은 기계 학습이라고하는 AI (인공지능)의 방법 중 하나다. 일반적으로 AI (인공지능)에 행동을 학습시키기 위해서 사람들이 ‘데이터’와 거기에 대응하는 “응답”을 데이터 세트(data set)로 준비해서 학습시키는 것이 대부분이지만, 강화 학습은 다르다. 강화 학습은 점수가 가장 높아지는 것을 목적으로 어떻게 행동하면 점수가 가장 올라가지는를 스스로 찾아서 학습을 실시한다. 다양한 행동을 시도하여 가장 좋은 행동을 찾아 탐색하는 학습을 하기 때문에 인간의 동작에 가까워지는 이미지이다. 그래서 사물 인터넷(IoT)로 시작된 4차 산업혁명이 이제는 행동 인터넷(IoB: : Internet of Behaviors)까지 확대 발전하여 새로운 가치 제안을 제공하고 있다. 다시 말해, 가치 제안을 위해서 모델링에 뛰어들기 전에 먼저 데이터를 이해하고 탐색해야 한다. 데이터 세트가 정리되어 있지 않으면 모델을 구축해도 문제를 해결하는 데 도움이 되지않는다. 마치 쓰레기를 꺼냈다, 넣었다 하는 것처럼(GIGO: garbage-in garbage-out), 강력한 머신러닝 시스템을 구축하기 위해서는 예측 작업을 정의하고, 문제를 해결하기 전에 반드시 데이터 세트를 탐색하고 이해해야 한다.강화 학습은 인공지능(AI)을 만들 때 만점의 행동을 목표로 일을 주게 되므로, 이는 인공지능(AI) 스스로 행동을 개선시키는 원리이다. 이와 같이 인공지능의 학습과 훈련의 진화 발전을 통해 행동 인터넷(IoB) 기반의 스마트팩토리 구축이 각광을 받게 될 것이다. 제조 산업의 품질, 원가, 납기(Q.C.D)의 근간은 제조 행동과 활동에 의해서 좌지우지되고 있기 때문이다. 따라서 스마트 팩토리는 제조 산업의 빅데이터 관리기술을 기반으로 행동 인터넷(IoB)과 사물 인터넷(IoT) 등의 디지털 기술을 활용한 생산성이 높고 효율적인 공장이여야 한다. 디지털 기술을 활용하여 고품질 · 고부가가치 제품을 낮은 비용으로 단기간에 효율적으로 제조하는 것이 가능해야 경쟁 우위를 지켜나갈 수 있다. 로봇 생산 라인의 자동화 등 기존의 기계화 · 자동화와는 다른 개념이며, 그 특징은 데이터의 수집과 활용이라는 데이터 관리기술에 있다.그러므로 IoT 센서를 활용하여 실시간으로 취득한 데이터를 클라우드 또는 엣지 서버에 전송하고 데이터를 인공지능(AI)이 분석하여 현장에 반영하고 생산 라인을 간소화하고 시장과 고객의 요구에 대응하는 유연한 구조가 스마트 팩토리라고 할 수 있다.사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 장치의 보급은 용이한 접근성이 가능한(easy to access) 데이터의 확대라는 혜택을 제공 한 반면, 기업은 그 유효한 활용을 비즈니스의 중요한 과제로 내밀 수 있게 될 것이다. 최근, IoT 장치를 통해 실제 데이터를 수집하고 클라우드와 같은 엄청난 자원을 가진 컴퓨터에서 대용량 데이터 분석 · 활용하여 현실 세계로 결과를 피드백(feed-back)하고 있고, 실제 최적의 제어를 실현하는 구조(틀)로서 사이버 물리 시스템(CPS)이 주목 받고 있다.특히 제조 산업에 스마트 팩토리가 요구되게 된 배경에는 세계적으로 AI와 IoT 등 첨단 디지털 기술을 활용한 제품 생산이 폭넓게 적용되고 있으며 제조업의 기존 규칙이 변화하고 있기 때문이다. 우리 나라의 제조업에서도 저출산 고령화로 인한 노동 인구 감소 등으로 동일한 변화가 요구되고 있다. 또한, 미래의 제조 산업은 라이프 스타일의 변화, 사회의 디지털화 및 소프트웨어화에 따른 소비의 고도화에 대응해야 하고, 디지털 기술에 의한 맞춤 상품화에 대응하고, 새로운 생산 기술 · 소재 기술 혁신의 이해와 제조 현장의 디지털화 소프트웨어화에도 적응해야 한다.아날로그 현실 세계를 디지털 데이터로 파악하여 현실 세계와 정보통신기술(ICT)이 일체가 되어 제조업을 움직이는 구조를 “사이버 물리적 시스템 (CPS / Cyber-Physical System)”이며, 이것을 “(광의의) IoT”라고 생각할 수 있을 것이다. 인터넷에 연결한 사물의 건 수는 증가하고 소셜 미디어나 Web 서비스의 이용이 늘어나면 데이터는 더욱 증가할 것이고 데이터 관리 영역은 보다 더 치밀성을 요구하게 되어 그 데이터를 인공지능(AI)으로 분석하고, 정확한 예측 및 최적의 계획 조언을 할 수 있다. 매 순간 실시간으로 요구되는 의사결정의 단서를 제공하는 피드백(feed-back), 즉 자동조절원리를 강화하는 스마트 팩토리가 구현될 수 있기 때문이다. 반복해서 그 정보를 이용하여 현실 세계, 즉 제조 현장이 움직이면 그 변화는 다시 데이터로 포착되어 사이버 세계에 보내진다. 뉴 노멀(new normal), 지금 그런 구조가 우리 사회와 삶의 터전이 되고 있는 현상이 4차 산업혁명의 본질이다. 그러므로 CPS는 “현실 세계와 사이버 세계가 실시간으로 개선 활동을 실시해주는 구조”라고 파악할 수 있다. 이를 바탕으로 스마트 팩토리는 효율적으로 비용 감소, 시간 단축, 개별 최적화와 같은 혜택을 기업에 제공한다. 지속가능한 혁신적인 변화, 즉 경영학의 핵심어 카이젠은 개선(改善)이라는 한자의 일본식 표현이다. 개선의 사전적 의미는 나쁜 상황을 고쳐 나아지는 것을 말한다. 여기서 나쁜 상황은 제조업이 이익이 나지 않는 상태다. 조직 문화도 마찬가지다. 수익이 창출되지 않는 조직은 패쇄적인 나쁜 조직이다. 이익은 고객과 시장이 평가한 척도이기 때문이다. 제조업 부문에서 이용되고 있는 용어로서의 카이젠은 공장의 작업자들이 중심이 되어 수행하는 소위 아래로부터(bottom-up)의 활동이다. 따라서 카이젠은 일반적인 ‘개선’이라는 한자어와 구별하기 위하여 ‘kaizen’으로 표기 한다. 카이젠 활동의 내용은 생산 설비의 개조, 공구의 개량 등 업무 효율의 향상과 작업 안전의 확보, 품질 불량의 방지 등 생산과 관련된 전 범위에 해당한다. 카이젠은 위로부터 명령에 의해 실행되는 것이 아니라 작업자 스스로가 지혜를 내어 변화시켜 가는 것을 특징으로 한다. 제조업은 카이젠 활동을 대체적으로 QC(quality control) 활동으로 인식한다.카이젠은 한번 행해지면 끝나는 것이 아니라 차례로 이어지는 지속성, 연속성을 중시한다. 카이젠은 일본 제조업체가 해외에서 공장을 운영할 경우, 일본에서 파견된 작업 트레이너가 현지 종업원을 가르친다. 카이젠이 두루 통용된 계기는 1980년대에 미국의 MIT 대학을 중심으로 행해진 일본 제조업이 왜 강한가를 연구하는 과정에서 학술적인 용어로서 강조되면서 부터다. 즉, 카이젠이 일본 제조업이 지닌 강점의 하나로서 자리매김할 정도였다. 가까운 미래 2030년 이후 우리나라도 일본의 “카이젠”처럼, 한국의 “스마트팩토리”가 대한민국의 제조 부흥을 위해 공헌하고 견인한 내용과 개념 그리고 전략적인 구조가 글로벌 시장에 소개되기를 기대해 본다. 이제 우리나라도 스마트팩토리의 구축 효과가 검증되고 성과로 나타나야 할 때가 다가오고 있다. 첫 번째는 ‘품질 향상’이다. 품질의 향상을 위해, ① 불량률 감소, ② 품질의 안정화 · 차이의 감소, ③ 설계 품질 향상의 세 가지를 목표로 설정해야 한다. IoT 센서를 활용하는 스마트 팩토리는 예를 들어, 인간이 관련된 공정의 작업 절차 및 결과 등의 데이터를 실시간으로 수집 · 분석하고 실수가 일어나기 쉬운 상황을 사전에 파악하고 대응하거나 실수가 일어나도 신속하게 처리 할 수 있게 되어, 제품의 불량률은 최소화된다.스마트팩토리 구축의 두 번째 목표는 비용 절감이다. 비용 절감을 위해서는 ① 재료의 사용 용량 절감, ② 생산 각 종 자원 절감, ③ 재고 감소, ④ 시설 및 장비의 관리 · 상황 파악의 스피드와 정확도 등이다.행동 인터넷(IoB), 사물인터넷(IoT), 빅데이터 관리 기술과 인공지능(AI)에 의한 고급 데이터 활용 방식이 도입되면, 설비의 가동 상황이나 재료의 재고, 직원의 부하, 수급 예측 등을 실시간으로 파악 하면서 생산 계획 및 프로세스를 최적화하고 비용 절감을 기대할 수 있다. 또한, 생산에 투입하는 설비나 재료, 사람 등의 리소스를 최적화 할 수 있다면, 같은 품질, 같은 양의 제품을 제조 할 때의 비용이 떨어지기 때문에 제조업의 경쟁력 강화로 이어질 수 있다.스마트팩토리 구축의 세 번째 목표는 제조 운영 전 분야에 있어서 생산성 향상이다. 생산성 향상은 스마트 팩토리의 큰 주제이다. 생산성 향상을 향해서는 ① 설비와 장비 · 인간의 가동률 향상, ② 인간의 작업의 효율화, 작업량 감소, 그리고 작업 부담 경감 ③ 설비와 장비의 고장에 따른 가동 정지 및 절감의 세 가지가 제시되고 있다. 비용 절감 항목에서도 언급했지만, IoB, IoT와 AI에 의한 고급 데이터 활용이 진행되면, 설비 및 재료, 사람 등 제조 공정 전체의 자원과 성과를 최적화 · 효율화 할 수 있기 때문에, 비용 절감뿐만 아니라 생산성 향상도 기대할 수 있다.스마트팩토리의 네 번째 목표는 제품화 · 양산화 기간 단축이다. 제조업에서는 제품화 · 양산화 기간 단축은 중요한 과제 및 숙제였지만, 스마트팩토리 구축으로 문제가 해결 될 것으로 기대되고 있으며 ① 제품의 개발 · 설계 자동화, ② 설계 변경에 대한 대응의 신속화, ③ 생산 라인의 설계 · 구축의 단축 세 가지가 제시되고 있다. IoB, IoT를 구사하는 스마트 팩토리는 설계에서 양산까지 많은 제조 공정의 데이터가 축적되기 때문에 이를 분석하고 개선하여 이후의 개발과 설계, 양산화 공정을 단축 할 수 있다.예를 들어, 과거의 설계 및 개발 사례를 분석하여 설계 개선 모델을 만들어 두는 것으로, 유사한 제품 설계를 할 때 개발 · 설계 프로세스의 일부를 자동화 할 수 있게 된다. 또한 생산 라인의 배치 및 공정 재료 등의 데이터를 분석하여 디지털 및 사이버 공간에서 공정을 재현 시행 착오를 제거하고 최적화하여 유사 제품의 생산을 가속화 할 수 있게 된다.스마트 팩토리의 다섯 번째 목표는 인재 부족과 육성에 대한 대응력 강화이다. 인력 부족과 인재 육성은 제조업에서도 많은 기업이 안고있는 과제이지만, 스마트 팩토리는 그러한 과제의 해결에도 도움이 된다. 인력 부족과 인재 육성에 대한 대응으로 ① 다양한 인재의 활용, ② 기능 계승 두 가지가 걸려있다.숙련된 현장 전문가와 기능자의 움직임을 여러 카메라에서 비정형 데이터를 수집하고 AI로 분석하여 공장에서 일하는 현장 근로자가 습득하는 기술과 지식, 경험 등을 체계화한다. 그것을 사용하여 전 영역으로 공유함으로써 효율적인 인재 육성이 가능하게 된다. 이러한 프로세스를 다 언어화하고 해외 공장에서도 적용하면 해외 인재 육성 문제도 용이해 질 것이다. 스마트팩토리 구축의 여섯 번째 목표는 새로운 부가가치와 수익원의 제공과 제공 가치의 향상이다. 스마트 팩토리의 추진은 고객 개개인에게 최적화 된 제품의 제공 및 충실한 애프터 서비스와 맞춤형 서비스 등 새로운 부가가치의 제공으로 이어진다. 부가가치 향상을 위해 ① 다양한 요구에 대한 대응력의 향상, ② 제공 가능한 가공 기술의 확대, ③ 새로운 제품과 서비스의 제공, ④ 제품의 성능 · 기능 향상의 4 개가 걸려있다. 제품에 IoB, IoT 센서와 통신 기능을 통합하여 출시 후 배터리 소모 상황이나 마찰 상황 등을 실시간으로 파악하고 부품이나 배터리 교체 등 애프터 서비스를 적시에 할 수 있게 된다. 또한 내장된 IoT 센서에서 실제 고객의 사용 방법이나 이용 상황(UX-Design)을 파악하여 새로운 제품 개발에도 도움이 가능할 것이다. 향후 제조업은 제품을 제공하는 것이 끝이 아니라 제공된 데이터를 활용하여 보다 가치있는 제품과 경험을 제공하는 것이 중요하다.최종적으로 스마트 팩토리는 “데이터에 의한 제어 및 최적화”이다. 데이터의 분석 결과와 미래 예측에 따라 생산 완료까지 납기 최소화와 설비 가동 계획과 직원의 작업 계획의 최적화가 지속가능해지고 매출과 이익이 증가하는 경쟁우위 플랫폼이 스마트팩토리다. 아래 그림은 Meta Smart Factory에 대한 그림이다. 출처: info@meta smartfactory.com. 성균관대학교 소프트웨어대학 스마트팩토리 융합학과 박정수 교수 재인용위 그림 META 소프트웨어는 기존의 ERP 또는 프로덕션 계층 소프트웨어, SCADA 또는 PLC 간에 인터페이스되는 클라우드 기반 ERP/MES 소프트웨어이다. 또한 META 고유의 스마트 I/O 카드와 패널 PC를 통합하여 현장 바닥 데이터를 수집한다. 궁극적으로 스마트팩토리의 구축 목적은 제품, 서비스를 융합하는 매뉴비스(manuvice=manufacturing+ Service)와 메타버스(Metaverse)이다. 여기서 메타버스(Metaverse)는 가상·초월(meta)과 세계·우주(universe)의 합성어로, 3차원 가상 세계를 뜻한다.그러므로 스마트팩토리의 플랫폼은 인간중심, 즉 행동 인터넷(IoB)과 사물 인터넷(IOT) 기반의 인간-사이버-물리적 시스템(h-CPS: human-cyber-physical system)이다. 그러므로 제조 현장에 “사이버 뇌(cyber brain)”를 적용시켜 초격차 수준의 대응 역량을 향상시키는 절차(알고리즘)이다. 투입하는 자원, 즉 인재, 자본, 기술, 투자 등을 전략 지향적인 목표로 얻어내는 제품과 서비스를 융복합시켜 매뉴비스(Manuvice)로 시장과 고객에 대응하는 메타버스(metaverse) 기반 인간 중심 사이버 물리 시스템(h-CPS)을 통해 조직, 인프라, 운영, 전략 등을 지속가능하게 실현시키는 것이 스마트팩토리의 원리이자 목표다. 또한, 모든 제조 산업의 경영자는 ‘최소의 투입’으로 ‘최대의 결과물’을 내기 위해 ‘시장과 고객 상황’에 맞는 ‘최적의 시스템’을 설계하고 실행하며 모든 것을 책임지는 핵심 인적 자원이자 가장 적극적인 스마트팩토리의 사용자여야 한다.
